三维模型处理、植物建模及其真实感绘制是计算机图形学领域中的重要研究课题,在虚拟场景构建、3D电影游戏、数字城市、园林规划和林业科学研究等方面有着广泛的应用背景.尽管过去的几十年里,许多专家学者在三维模型处理和植物建模与绘制方面积累了大量的研究成果,但是造型植物的建模还是寥寥无几,而造型植物是风景园林的重要组成部分,造型植物的建模是对于网格模型分析和约束建模的深入研究,因此无论从实用角度还是理论研究角度,造型植物的建模研究都有重要意义.此外,随着科技的发展,3D激光扫描仪性能不断提高,获取的3D离散点云数据逐渐增多,于是针对这种新数据的分析处理和三维重建就很有研究价值.本文以研究三维几何模型处理作为植物建模的理论基础,以植物建模和植物场景建模作为三维模型分析处理理论的直接应用,并通过真实感绘制实现植物模型和植物场景的视觉表现.本文的主要内容包括三维空间离散点集的分析与处理,基于扫描点云的植物重建,森林场景激光扫描数据的分割,冠形约束的造型植物建模,多分辨率模型构建和场景真实感绘制等.本文主要的工作和贡献有:　　 1)提出一种基于法截线的主曲率估计方法.此工作的主要挑战性在于离散点云数据没有解析表达式和拓扑邻接关系,主曲率的计算不能用经典的解析曲面常用的方法.本文主要研究在噪声水平较大情况下的主曲率计算方法,这种方法利用邻域内所有点的位置信息和法向量信息来估计各个方向法截线的法曲率,再进行最优化拟合求出每个点的主曲率和主方向.这个方法的主要特征是鲁棒性强.本文还通过构造主曲率函数识别凹陷区域、尖锐区域,利用最小主曲率方向识别树枝生长方向.这些研究对于基于点云的树木重建、森林扫描数据的分割等工作提供了理论基础.　　 2)提出一种基于扫描点云的树木重建方法.当前基于点云的树木重建的方法,对于细枝或者点云稀少的情况下的建模还没有很好地解决.针对这个问题,本文提出最短路径树枝重建算法.这个方法是从各个点到树根结点的最短路径中选出有效路径,从有效路径中提取关键路径,再确定树枝骨架.这个方法的主要优势在于细枝的准确重建,而不是近似建模.此外,这个方法能最大限度利用扫描点云信息来准确地提取树木的拓扑结构.　　 3)提出一种森林扫描数据的分割方法,称为树干优先的森林数据分割算法.该方法把点云数据分割为低层数据和高层数据,使低层数据分割时不会受到树冠重叠的影响,还使低层数据特征计算和分割的速度大大提高,并节省内存的消耗.利用法向量信息实现森林低层数据的分割和树干抽取,再根据树干位置和方向实现冠层数据分割和单棵树木抽取.该方法对于有一定倾斜角度的树木或者在山坡的树木也能实现正确分割.这项研究对于林业科学研究中的森林统计有较强的实践意义.　　 4)提出一种以任意冠形或树形约束进行造型植物建模的快速的通用算法.新的算法使冠形约束由当前的解析曲面约束和旋转面约束推广到一般闭合曲面约束,从而使造型植物更加丰富.新的方法实现细枝末端定位的细枝构建算法,能模拟网格约束表面的细节,使得造型植物的外形与约束网格完全一致.这个研究对有监督的植物建模有理论意义,对于园艺规划有现实意义.　　 5)研究利用纹理信息增强真实感,提出果柄纹理优先的果实建模算法,这种算法利用果实图片进行果实建模:提出利用树叶纹理和树叶轮廓进行叶片建模的方法.研究叶序的构建、场景的布局和多分辨率模型的选取.研究叶序的构建和绘制,提出一种多分辨率树叶模型混合绘制的平滑过渡算法.新算法对于大规模场景绘制中,实现真实感效果和快速绘制的平衡有重要作用.